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Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations791
Missing cells260
Missing cells (%)1.6%
Duplicate rows5
Duplicate rows (%)0.6%
Total size in memory2.6 MiB
Average record size in memory3.3 KiB

Variable types

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Text4
DateTime3
Categorical5
Unsupported1
Numeric5

Alerts

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scraping_date has constant value "2025-01-14 21:40:43.851918+00:00" Constant
Dataset has 5 (0.6%) duplicate rowsDuplicates
article_date_modified has 252 (31.9%) missing values Missing
article_category is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported

Reproduction

Analysis started2025-01-14 21:40:45.263709
Analysis finished2025-01-14 21:40:48.964525
Duration3.7 seconds
Software versionydata-profiling vv4.12.1
Download configurationconfig.json

Variables

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ValueCountFrequency (%)
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2025-01-14T22:40:49.101190image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

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Characters and Unicode

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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique711 ?
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Sample

1st rowfrais-de-notaire-pour-donation-astuces-pour-reduire-les-couts
2nd rowguide-complet-des-codes-postaux-du-quebec-tout-ce-que-vous-devez-savoir
3rd rowcadessavoies-tout-savoir-sur-la-gestion-des-demarches-administratives
4th rowwww-monportailsecuritas-fr-accedez-a-votre-espace-securise
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guide-complet-des-codes-postaux-du-quebec-tout-ce-que-vous-devez-savoir 1
 
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pourquoi-la-prop-firm-nova-funding-a-autant-de-succes-chez-les-traders-debutants 1
 
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Most frequent character per script

(unknown)
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r 3136
 
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6.7%
i 2927
 
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n 2913
 
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6.0%
t 2708
 
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o 2644
 
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23.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 45783
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
- 6381
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e 6294
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6.8%
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6.0%
t 2708
 
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o 2644
 
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u 2108
 
4.6%
Other values (27) 10873
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Distinct712
Distinct (%)90.0%
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Missing (%)0.0%
Memory size308.4 KiB
2025-01-14T22:40:49.680542image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length130
Median length96
Mean length71.195954
Min length19

Characters and Unicode

Total characters56316
Distinct characters97
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique703 ?
Unique (%)88.9%

Sample

1st rowFrais de notaire pour donation : astuces pour réduire les coûts - Invistita
2nd rowGuide complet des codes postaux du Québec : tout ce que vous devez savoir
3rd rowCadessavoies : Tout savoir sur la gestion des démarches administratives - Invistita
4th rowwww.monportailsecuritas.fr : Accédez à votre espace sécurisé - Invistita
5th rowALSOLIA - Invistita
ValueCountFrequency (%)
1426
 
15.5%
invistita 734
 
8.0%
de 314
 
3.4%
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2.6%
pour 216
 
2.4%
en 171
 
1.9%
comment 160
 
1.7%
à 160
 
1.7%
la 145
 
1.6%
un 132
 
1.4%
Other values (1606) 5494
59.8%
2025-01-14T22:40:50.102769image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

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4.6%
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(unknown)
ValueCountFrequency (%)
8321
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s 3725
 
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n 3630
 
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r 3071
 
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o 2572
 
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u 2054
 
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Other values (87) 15914
28.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
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(unknown)
ValueCountFrequency (%)
8321
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o 2572
 
4.6%
u 2054
 
3.6%
Other values (87) 15914
28.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 56316
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
8321
14.8%
e 5393
 
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7.7%
t 4112
 
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s 3725
 
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n 3630
 
6.4%
a 3185
 
5.7%
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5.5%
o 2572
 
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u 2054
 
3.6%
Other values (87) 15914
28.3%
Distinct715
Distinct (%)90.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 MiB
2025-01-14T22:40:50.377058image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length922
Median length711
Mean length604.93932
Min length79

Characters and Unicode

Total characters478507
Distinct characters116
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique709 ?
Unique (%)89.6%

Sample

1st rowLa générosité entre membres d’une famille peut parfois se heurter à des frais inattendus. Lorsqu’il s’agit de transmettre un bien, les frais de notaire peuvent rapidement alourdir la note. Pourtant, il existe des moyens pour alléger ces coûts et permettre à chacun de profiter pleinement de la donation. Nombreux sont ceux qui ignorent qu’un don bien préparé peut bénéficier d’exonérations et d’abattements fiscaux. En planifiant avec soin et en utilisant certaines astuces, il est possible de minimiser les frais notariés, tout en respectant la législation en vigueur. Une démarche qui peut s’avérer particulièrement avantageuse pour les familles souhaitant optimiser leur […]
2nd rowLe code postal est structuré par 6 codes alphanumériques au Québec. Découvrez comment décrypter les codes postaux du Québec et du Canada.
3rd rowGérer les démarches administratives peut souvent ressembler à un véritable casse-tête. Entre les formulaires à remplir, les documents à fournir et les délais à respecter, il n’est pas rare de se sentir submergé. Pourtant, une bonne organisation et une connaissance des procédures peuvent grandement simplifier ces démarches. Cadessavoies propose de vous guider à travers ce labyrinthe administratif. Que ce soit pour des questions de santé, d’emploi ou de logement, il faut connaître les étapes à suivre et les astuces pour éviter les erreurs courantes. Avec les bons outils et les bonnes informations, il est possible de naviguer sereinement dans l’univers […]
4th rowAccéder à un espace sécurisé en ligne est devenu une nécessité pour garantir la confidentialité des informations personnelles. Www.monportailsecuritas.fr offre cette solution en permettant un accès rapide et sécurisé à votre compte. Cette plateforme s’adresse à ceux qui cherchent à gérer leurs données en toute tranquillité, sans craindre pour leur sécurité. En quelques clics, connectez-vous à votre espace personnalisé. Grâce à une interface intuitive et des mesures de protection avancées, vous pouvez consulter et modifier vos informations en toute confiance. La sécurité de vos données est la priorité, rendant chaque connexion sûre et sans souci. A lire en complément : […]
5th rowAlsolia est la filiale financière utilisée par Decathlon pour le paiement en plusieurs versements. Plus précisément, Alsolia est une carte de crédit associée à un crédit rotatif pour payer plusieurs fois. A lire également : Calcul TVA sur TTC : méthode précise pour arrondir la taxe efficacement En pratique, vous avez une réserve de crédit et lorsque vous achetez quelque chose, au lieu de payer « en espèces », vous payez avec des versements mensuels, qui sont prélevés sur votre compte plusieurs fois. Le montant du crédit alloué est réapprovisionné au fur et à mesure que le débit prend. Comme pour tous […]
ValueCountFrequency (%)
de 3970
 
5.5%
les 1969
 
2.7%
et 1597
 
2.2%
la 1481
 
2.0%
à 1474
 
2.0%
pour 1335
 
1.8%
en 1306
 
1.8%
des 1273
 
1.8%
le 1226
 
1.7%
un 1076
 
1.5%
Other values (7966) 55545
76.9%
2025-01-14T22:40:50.758344image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
70816
14.8%
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12.0%
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6.8%
n 29289
 
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6.0%
t 28635
 
6.0%
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5.9%
a 24977
 
5.2%
o 22396
 
4.7%
u 21280
 
4.4%
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28.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 478507
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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e 57364
12.0%
s 32680
 
6.8%
n 29289
 
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6.0%
t 28635
 
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r 28240
 
5.9%
a 24977
 
5.2%
o 22396
 
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u 21280
 
4.4%
Other values (106) 134022
28.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 478507
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
70816
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5.2%
o 22396
 
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4.4%
Other values (106) 134022
28.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 478507
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Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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o 22396
 
4.7%
u 21280
 
4.4%
Other values (106) 134022
28.0%
Distinct518
Distinct (%)65.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size147.3 KiB
Minimum2020-02-01 11:05:04+00:00
Maximum2025-01-13 13:46:34+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-14T22:40:50.876264image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-14T22:40:51.008892image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct480
Distinct (%)89.1%
Missing252
Missing (%)31.9%
Memory size147.3 KiB
Minimum2020-12-24 05:57:54+00:00
Maximum2025-01-12 09:15:53+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-14T22:40:51.160033image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-14T22:40:51.291682image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Distinct21
Distinct (%)2.7%
Missing1
Missing (%)0.1%
Memory size190.3 KiB
Watson
180 
Tangi
102 
Emmanuel
87 
smartuser
76 
Rodrigue
66 
Other values (16)
279 

Length

Max length9
Median length7
Mean length6.7227848
Min length4

Characters and Unicode

Total characters5311
Distinct characters40
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st rowWatson
2nd rowLynda
3rd rowWatson
4th rowWatson
5th rowTangi

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 180
22.8%
Tangi 102
12.9%
Emmanuel 87
11.0%
smartuser 76
9.6%
Rodrigue 66
 
8.3%
Lynda 56
 
7.1%
Nico 45
 
5.7%
Justin005 41
 
5.2%
Lionel004 28
 
3.5%
Silvere 25
 
3.2%
Other values (11) 84
10.6%

Length

2025-01-14T22:40:51.412359image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 180
22.8%
tangi 102
12.9%
emmanuel 87
11.0%
smartuser 76
9.6%
rodrigue 66
 
8.4%
lynda 56
 
7.1%
nico 45
 
5.7%
justin005 41
 
5.2%
lionel004 28
 
3.5%
silvere 25
 
3.2%
Other values (11) 84
10.6%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5311
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5311
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5311
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%
Distinct712
Distinct (%)90.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size307.1 KiB
2025-01-14T22:40:51.617810image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length118
Median length85
Mean length60.044248
Min length7

Characters and Unicode

Total characters47495
Distinct characters97
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique703 ?
Unique (%)88.9%

Sample

1st rowFrais de notaire pour donation : astuces pour réduire les coûts
2nd rowGuide complet des codes postaux du Québec : tout ce que vous devez savoir
3rd rowCadessavoies : Tout savoir sur la gestion des démarches administratives
4th rowwww.monportailsecuritas.fr : Accédez à votre espace sécurisé
5th rowALSOLIA
ValueCountFrequency (%)
672
 
8.7%
de 308
 
4.0%
les 249
 
3.2%
pour 222
 
2.9%
en 168
 
2.2%
comment 165
 
2.1%
à 158
 
2.1%
la 146
 
1.9%
un 134
 
1.7%
et 114
 
1.5%
Other values (1576) 5368
69.7%
2025-01-14T22:40:51.980839image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47495
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47495
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47495
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

article_category
Unsupported

Rejected  Unsupported 

Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size240.0 KiB

article_views
Real number (ℝ)

Distinct600
Distinct (%)75.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1430.823
Minimum9
Maximum3022
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size147.3 KiB
2025-01-14T22:40:52.103511image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum9
5-th percentile50
Q1740
median1603
Q32111.5
95-th percentile2431
Maximum3022
Range3013
Interquartile range (IQR)1371.5

Descriptive statistics

Standard deviation803.67608
Coefficient of variation (CV)0.56168797
Kurtosis-1.1816211
Mean1430.823
Median Absolute Deviation (MAD)626
Skewness-0.39627559
Sum1131781
Variance645895.24
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T22:40:52.227146image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
143 17
 
2.1%
15 16
 
2.0%
161 16
 
2.0%
50 16
 
2.0%
9 16
 
2.0%
2051 4
 
0.5%
2027 4
 
0.5%
444 4
 
0.5%
2043 3
 
0.4%
2092 3
 
0.4%
Other values (590) 692
87.5%
ValueCountFrequency (%)
9 16
2.0%
15 16
2.0%
39 1
 
0.1%
49 1
 
0.1%
50 16
2.0%
52 1
 
0.1%
59 1
 
0.1%
60 1
 
0.1%
62 1
 
0.1%
67 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
3022 1
0.1%
2915 1
0.1%
2865 1
0.1%
2765 1
0.1%
2763 1
0.1%
2760 1
0.1%
2719 1
0.1%
2695 1
0.1%
2676 1
0.1%
2624 1
0.1%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Distinct18
Distinct (%)2.3%
Missing7
Missing (%)0.9%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4.4043367
Minimum2
Maximum30
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size147.3 KiB
2025-01-14T22:40:52.329871image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile2
Q13
median4
Q35
95-th percentile8
Maximum30
Range28
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation2.3294509
Coefficient of variation (CV)0.52889936
Kurtosis43.341075
Mean4.4043367
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness5.0853307
Sum3453
Variance5.4263413
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T22:40:52.719288image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=18)
ValueCountFrequency (%)
3 234
29.6%
4 233
29.5%
5 136
17.2%
6 57
 
7.2%
2 49
 
6.2%
7 33
 
4.2%
8 13
 
1.6%
9 13
 
1.6%
11 6
 
0.8%
13 2
 
0.3%
Other values (8) 8
 
1.0%
(Missing) 7
 
0.9%
ValueCountFrequency (%)
2 49
 
6.2%
3 234
29.6%
4 233
29.5%
5 136
17.2%
6 57
 
7.2%
7 33
 
4.2%
8 13
 
1.6%
9 13
 
1.6%
10 1
 
0.1%
11 6
 
0.8%
ValueCountFrequency (%)
30 1
 
0.1%
28 1
 
0.1%
26 1
 
0.1%
18 1
 
0.1%
16 1
 
0.1%
15 1
 
0.1%
13 2
 
0.3%
12 1
 
0.1%
11 6
0.8%
10 1
 
0.1%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size188.2 KiB
None
791 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3164
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 791
100.0%

Length

2025-01-14T22:40:52.834979image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T22:40:52.938733image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 791
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size188.2 KiB
None
791 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3164
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 791
100.0%

Length

2025-01-14T22:40:53.021765image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T22:40:53.100554image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 791
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size185.9 KiB
1
791 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters791
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Length

2025-01-14T22:40:53.183333image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T22:40:53.263120image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 791
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 791
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 791
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

Distinct422
Distinct (%)53.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean507.49684
Minimum1
Maximum1809
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size147.3 KiB
2025-01-14T22:40:53.367397image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2
Q144
median397
Q3806.5
95-th percentile1415
Maximum1809
Range1808
Interquartile range (IQR)762.5

Descriptive statistics

Standard deviation487.78845
Coefficient of variation (CV)0.96116549
Kurtosis-0.47685587
Mean507.49684
Median Absolute Deviation (MAD)363
Skewness0.76509923
Sum401430
Variance237937.57
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T22:40:53.531957image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2 80
 
10.1%
9 19
 
2.4%
30 19
 
2.4%
23 18
 
2.3%
1 16
 
2.0%
44 15
 
1.9%
16 14
 
1.8%
86 11
 
1.4%
541 8
 
1.0%
576 8
 
1.0%
Other values (412) 583
73.7%
ValueCountFrequency (%)
1 16
 
2.0%
2 80
10.1%
8 1
 
0.1%
9 19
 
2.4%
10 1
 
0.1%
11 1
 
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Real number (ℝ)

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2025-01-14T22:40:53.660613image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1.2379455
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Descriptive statistics

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MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T22:40:53.786277image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
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0.3%
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0.1%
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0.1%
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0.1%

article_views_monthly
Real number (ℝ)

Distinct709
Distinct (%)89.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
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Minimum37.138365
Maximum27190
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size147.3 KiB
2025-01-14T22:40:53.912939image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum37.138365
5-th percentile45.617771
Q167.043597
median82.71028
Q3260.45353
95-th percentile3825.6985
Maximum27190
Range27152.862
Interquartile range (IQR)193.40993

Descriptive statistics

Standard deviation2887.7564
Coefficient of variation (CV)3.4724097
Kurtosis52.889433
Mean831.62894
Median Absolute Deviation (MAD)31.717663
Skewness6.8792564
Sum657818.49
Variance8339137.1
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T22:40:54.039600image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
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2.0%
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2.0%
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2.0%
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2.0%
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2.0%
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0.3%
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0.3%
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0.3%
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0.3%
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0.3%
Other values (699) 701
88.6%
ValueCountFrequency (%)
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0.1%

website
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size203.7 KiB
https://www.invistita.fr
791 

Length

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Median length24
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Characters and Unicode

Total characters18984
Distinct characters14
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowhttps://www.invistita.fr
2nd rowhttps://www.invistita.fr
3rd rowhttps://www.invistita.fr
4th rowhttps://www.invistita.fr
5th rowhttps://www.invistita.fr

Common Values

ValueCountFrequency (%)
https://www.invistita.fr 791
100.0%

Length

2025-01-14T22:40:54.150304image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T22:40:54.233083image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
https://www.invistita.fr 791
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Most occurring characters

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s 1582
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: 791
 
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p 791
 
4.2%
h 791
 
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n 791
 
4.2%
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 18984
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Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
t 3164
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4.2%
p 791
 
4.2%
h 791
 
4.2%
n 791
 
4.2%
Other values (4) 3164
16.7%

Most occurring scripts

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Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
t 3164
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w 2373
12.5%
i 2373
12.5%
. 1582
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8.3%
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p 791
 
4.2%
h 791
 
4.2%
n 791
 
4.2%
Other values (4) 3164
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 18984
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Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
t 3164
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w 2373
12.5%
i 2373
12.5%
. 1582
8.3%
/ 1582
8.3%
s 1582
8.3%
: 791
 
4.2%
p 791
 
4.2%
h 791
 
4.2%
n 791
 
4.2%
Other values (4) 3164
16.7%

scraping_date
Date

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
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Missing (%)0.0%
Memory size147.3 KiB
Minimum2025-01-14 21:40:43.851918+00:00
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Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
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2025-01-14T22:40:54.391907image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

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2025-01-14T22:40:45.835536image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
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2025-01-14T22:40:47.753459image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
2025-01-14T22:40:48.656766image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-14T22:40:48.891262image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

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